einops.rearrange

from einops import rearrange 是引用了 einops 库中的一个重要函数 rearrange。einops 是一个强大的 Python 库，特别适用于处理多维数据结构（尤其是张量），如 PyTorch 或 TensorFlow 中的张量。rearrange 函数允许用户以直观且灵活的方式重新排列张量的维度布局，无需显式编写复杂的 reshape 和 transpose 操作。

rearrange 方法的主要特点和用法如下：

1. 语法：

   rearrange(tensor, pattern, *shape)
   

   其中，

   • tensor：是要进行重新排列的张量。
   • pattern：是一个字符串，用来描述张量维度转换的目标形式。它由源维度的标识符和目标维度排列的箭头指示符 “->” 组成。
   • *shape：在某些情况下，当新维度的具体大小不是由源张量的大小推断得出时，可以通过形状参数提供具体的维度大小。

2. 模式字符串：
   模式字符串中，每个字母或数字代表一个维度，它们对应于原始张量的维度，并在箭头后面指示新的维度顺序和组块。例如：

   rearrange(input_tensor, 'b c h w -> b h c w')
   

   这会将一个形状为 (batch_size, channels, height, width) 的张量重新排列为 (batch_size, height, channels, width)。

3. 组合维度：
   除了直接交换维度顺序，rearrange 还支持组合维度（通过连字符 - 表示）和重复维度（通过数字表示次数）：

   rearrange(input_tensor, 'b c (h w) -> b (c h) w')
   

   这里，(h w) 表示先将高度和宽度维度组合在一起，然后再展开到一个新的维度。

4. 维度广播：
   当新维度的大小未在模式字符串中指定时，rearrange 会尝试根据现有维度自动推断出正确的新维度大小，从而避免了手动计算和指定新维度大小的繁琐过程。

总之，einops.rearrange 提供了一种更易于理解和编写的维度变换接口，大大增强了在处理深度学习模型中多维数据时的灵活性和便利性。在实际应用中，它常用于构建自注意力机制、改变特征图的空间布局以及其他涉及数据重塑的操作。